Python 애플리케이션용 Dockerfile
Python 애플리케이션을 위한 간단한 Dockerfile을 만들어 보겠습니다. 이 예에서는 app.py라는 Python 스크립트와 애플리케이션에 대한 종속성을 포함하는 요구사항.txt 파일이 있다고 가정합니다.
- 터미널을 엽니다.
- Dockerfile을 생성하거나 편집하려는 디렉터리로 이동합니다.
- vi Dockerfile을 입력하고 Enter를 누르세요. 그러면 Dockerfile이라는 새 파일이 포함된 vi 편집기가 열립니다.
- 삽입 모드로 들어가려면 i를 누르세요. 이제 Dockerfile 내용 입력을 시작할 수 있습니다.
- 수정이 끝나면 Esc를 눌러 삽입 모드를 종료하세요.
- :wq를 입력하고 Enter를 눌러 변경 사항을 저장하고 vi를 종료합니다. 저장하지 않고 종료하려면 :q! Enter 키를 누릅니다.
# Use an official Python runtime as a parent image FROM python:3.9-slim # Set the working directory in the container WORKDIR /app # Copy the current directory contents into the container at /app COPY . /app # Install any needed dependencies specified in requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Make port 8080 available to the world outside this container EXPOSE 8080 # Define environment variable ENV NAME World # Run app.py when the container launches CMD ["python", "app.py"]
이 Dockerfile의 내용:
- 우리는 버전 3.9(구체적으로 더 작은 슬림 변형)의 공식 Python Docker 이미지를 사용하고 있습니다.
- 컨테이너 내부의 작업 디렉터리를 /app으로 설정합니다.
- 현재 디렉토리(app.py 및 요구사항.txt 파일이 상주해야 하는 디렉토리)를 /app의 컨테이너에 복사합니다.
- requirements.txt에 지정된 Python 종속성을 설치합니다.
- 컨테이너와의 통신을 위해 포트 8080을 노출합니다.
- 환경 변수 NAME을 "World"로 설정했습니다(필요에 따라 변경할 수 있음).
- 마지막으로 컨테이너가 시작될 때 실행할 명령을 python app.py로 지정합니다.
이 Dockerfile을 사용하여 이미지를 빌드하려면 Dockerfile이 포함된 디렉터리로 이동하여 다음을 실행하세요.
docker build -t my-python-app .
my-python-app을 Docker 이미지의 원하는 이름으로 바꾸세요.
이미지를 빌드한 후 다음을 사용하여 이미지에서 컨테이너를 실행할 수 있습니다.
docker run -p 8080:8080 my-python-app
이 명령은 Docker 이미지를 기반으로 컨테이너를 실행하여 컨테이너의 포트 8080을 호스트 시스템의 포트 8080으로 전달합니다. 애플리케이션 요구 사항에 따라 필요에 따라 포트 매핑을 조정하세요.
위 내용은 Python 애플리케이션용 Dockerfile의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
